機械学習

1. 機械学習とは

機械学習（ML）は、明示的なルールに従う代わりに、システムがデータからパターンを学習するAIの一分野です。Web3では、MLは分析、不正検出、価格予測、そしてエージェント経済の一部を支えています。

2. 仕組み

MLモデルは、予測誤差を最小化するためにデータセットで学習（トレーニング）され、その後新しいデータに適用（推論）されます。種類には、教師あり学習（ラベル付きデータ）、教師なし学習（パターン）、強化学習（報酬ベース）があります。暗号資産分野では、MLはオンチェーン分析、異常検知、市場予測、エージェントのトレーニングに使用されています。分散型トレーニングと検証可能な推論は、新たなWeb3のフロンティアとして登場しています。

3. 重要性

MLは、生のオンチェーン・市場データを実用的な洞察に変えます。これにより、セキュリティ（不正検出）、ユーザーエクスペリエンス（レコメンデーション）、自動化（取引エージェント）が向上します。また、Web3の計算と信頼に関する問題（誰がモデルを学習させるか、誰が実行するか、出力をどのように検証するか）とも交差しています。

4. 主要な事実

• オンチェーン分析企業は、AML（マネーロンダリング対策）や追跡にMLを利用
• トレーディングボットはMLシグナルをますます活用
• 連合学習や分散型トレーニングはプロセスを分散化
• ZK-MLは、モデルが特定の出力を生成したことを検証

5. 関連概念

• artificial-intelligence
• inference
• onchain-analytics
• verifiable-compute